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Tune the number of units in the first Dense layer\n", " # Choose an optimal value between 32-512\n", " hp_units = hp.Int('units', min_value=32, max_value=512, step=32)\n", " model.add(keras.layers.Dense(units=hp_units, activation='relu'))\n", " model.add(keras.layers.Dense(10))\n", "\n", " # Tune the learning rate for the optimizer\n", " # Choose an optimal value from 0.01, 0.001, or 0.0001\n", " hp_learning_rate = hp.Choice('learning_rate', values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])\n", "\n", " model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=hp_learning_rate),\n", " loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n", " metrics=['accuracy'])\n", "\n", " return model" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "0J1VYw4q3x0b" }, "source": [ "## 实例化调节器并执行超调\n", "\n", "实例化调节器以执行超调。Keras Tuner 提供了四种调节器：`RandomSearch`、`Hyperband`、`BayesianOptimization` 和 `Sklearn`。在本教程中，您将使用 [Hyperband](https://arxiv.org/pdf/1603.06560.pdf) 调节器。\n", "\n", "要实例化 Hyperband 调节器，必须指定超模型、要优化的 `objective` 和要训练的最大周期数 (`max_epochs`)。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-08T00:34:50.518664Z", "iopub.status.busy": "2023-11-08T00:34:50.518395Z", "iopub.status.idle": "2023-11-08T00:34:52.882548Z", "shell.execute_reply": "2023-11-08T00:34:52.881757Z" }, "id": "oichQFly6Y46" }, "outputs": [], "source": [ "tuner = kt.Hyperband(model_builder,\n", " objective='val_accuracy',\n", " max_epochs=10,\n", " factor=3,\n", " directory='my_dir',\n", " project_name='intro_to_kt')" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "VaIhhdKf9VtI" }, "source": [ "Hyperband 调节算法使用自适应资源分配和早停法来快速收敛到高性能模型。该过程采用了体育竞技争冠模式的排除法。算法会将大量模型训练多个周期，并仅将性能最高的一半模型送入下一轮训练。Hyperband 通过计算 1 + logfactor(`max_epochs`) 并将其向上舍入到最接近的整数来确定要训练的模型的数量。" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "cwhBdXx0Ekj8" }, "source": [ "创建回调以在验证损失达到特定值后提前停止训练。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 9, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-08T00:34:52.886969Z", "iopub.status.busy": "2023-11-08T00:34:52.886703Z", "iopub.status.idle": "2023-11-08T00:34:52.890838Z", "shell.execute_reply": "2023-11-08T00:34:52.890031Z" }, "id": "WT9IkS9NEjLc" }, "outputs": [], "source": [ "stop_early = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "UKghEo15Tduy" }, "source": [ "运行超参数搜索。除了上面的回调外，搜索方法的参数也与 `tf.keras.model.fit` 所用参数相同。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-08T00:34:52.894250Z", "iopub.status.busy": "2023-11-08T00:34:52.893979Z", "iopub.status.idle": "2023-11-08T00:43:56.048521Z", "shell.execute_reply": "2023-11-08T00:43:56.047643Z" }, "id": "dSBQcTHF9cKt" }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Trial 30 Complete [00h 00m 43s]\n", "val_accuracy: 0.8786666393280029\n", "\n", "Best val_accuracy So Far: 0.8955833315849304\n", "Total elapsed time: 00h 09m 03s\n", "\n", "The hyperparameter search is complete. The optimal number of units in the first densely-connected\n", "layer is 448 and the optimal learning rate for the optimizer\n", "is 0.001.\n", "\n" ] } ], "source": [ "tuner.search(img_train, label_train, epochs=50, validation_split=0.2, callbacks=[stop_early])\n", "\n", "# Get the optimal hyperparameters\n", "best_hps=tuner.get_best_hyperparameters(num_trials=1)[0]\n", "\n", "print(f\"\"\"\n", "The hyperparameter search is complete. The optimal number of units in the first densely-connected\n", "layer is {best_hps.get('units')} and the optimal learning rate for the optimizer\n", "is {best_hps.get('learning_rate')}.\n", "\"\"\")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "Lak_ylf88xBv" }, "source": [ "## 训练模型\n", "\n", "使用从搜索中获得的超参数找到训练模型的最佳周期数。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 11, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2023-11-08T00:43:56.052138Z", "iopub.status.busy": "2023-11-08T00:43:56.051850Z", "iopub.status.idle": "2023-11-08T00:47:14.494448Z", "shell.execute_reply": "2023-11-08T00:47:14.493641Z" }, "id": "McO82AXOuxXh" }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Epoch 1/50\n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\r", " 1/1500 [..............................] - ETA: 16:36 - loss: 2.3151 - accuracy: 0.1250" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 23/1500 [..............................] - 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